Těžba textu vs zpracování přirozeného jazyka - Top 5 srovnání

Rozdíl mezi těžbou textu a zpracováním přirozeného jazyka

Termín „těžba textu“ se používá pro automatizované strojové učení a statistické metody používané pro tento účel. Používá se pro extrahování vysoce kvalitních informací z nestrukturovaného a strukturovaného textu. Informace mohou být vzorovány v textu nebo ve shodné struktuře, ale sémantika v textu se nebere v úvahu. Při komunikaci používáme přirozený jazyk. Techniky zpracování takových dat k pochopení základního významu se souhrnně nazývají jako zpracování přirozeného jazyka (NLP). Data by mohla být řeč, text nebo dokonce obrázek a přístup zahrnující použití technik strojového učení (ML) na data pro vytváření aplikací zahrnujících klasifikaci, extrahování struktury, shrnutí a překlad dat. NLP se snaží zvládnout všechny složitosti lidského jazyka, jako jsou gramatické a sémantické struktura, analýza sentimentu atd.

Srovnání mezi hlavami mezi těžbou textu a zpracováním přirozeného jazyka (infografika)

Níže je prvních 5 Porovnání mezi těžbou textu a zpracováním přirozeného jazyka

Klíčové rozdíly mezi těžbou textu a zpracováním přirozeného jazyka

Aplikace - koncepty z NLP se používají v následujících základních systémech:
- Systém rozpoznávání řeči
- Systém odpovídání na otázky
- Překlad z jednoho specifického jazyka do jiného specifického jazyka
- Shrnutí textu
- Analýza sentimentu
- Chatboty založené na šablonách
- Klasifikace textu
- Členění témat

Mezi pokročilé aplikace patří:

Lidští roboti, kteří rozumí příkazům přirozeného jazyka a komunikují s lidmi v přirozeném jazyce.
Budování univerzálního systému strojového překladu je dlouhodobým cílem v doméně NLP
Generuje logický název pro daný dokument.
Vytváří smysluplný text pro konkrétní témata nebo pro daný obrázek.
Pokročilé chatboty, které generují personalizovaný text pro lidi a ignorují chyby v lidském psaní

Populární aplikace Text Mining:

Kontextová reklama
Obohacování obsahu
Analýza dat sociálních médií
Filtrování spamu
Detekce podvodů vyšetřováním nároků

Životní cyklus vývoje -

Pro vývoj systému NLP bude mít obecný vývojový proces následující kroky

Vysvětlení problému.
Rozhodněte se, jaký druh dat nebo korpusu potřebujete k vyřešení problému. Sběr dat je základní aktivitou při řešení problému.
Analýza sebraného korpusu. Jaká je kvalita a množství korpusu? Podle kvality údajů a prohlášení o problému musíte provést předzpracování.
Po dokončení předzpracování začněte s procesem vývoje funkcí. Feature engineering je nejdůležitější aspekt aplikací NLP a datových věd. K tomu se používají různé techniky, jako je analýza, sémantické stromy.
Poté, co jste se rozhodli pro extrahované funkce ze surových předzpracovaných dat, musíte se rozhodnout, která výpočetní technika se používá k vyřešení vašeho problému, například, chcete použít techniky strojového učení nebo techniky založené na pravidlech ?. Pro moderní systémy NLP se používají téměř pokaždé pokročilé modely ML založené na systému Deep Neural Networks.
Nyní, v závislosti na tom, jaké techniky budete používat, byste si měli přečíst soubory funkcí, které hodláte poskytnout jako vstup do svého rozhodovacího algoritmu.
Spusťte model, otestujte jej a dolaďte.
Opakujte výše uvedený krok a získejte požadovanou přesnost

Pro aplikaci Text Mining jsou základní kroky, jako je definování problémů, stejné jako v NLP. Existují však také různé aspekty, které jsou uvedeny níže

Textová těžba většinou analyzuje text jako takový, který nevyžaduje referenční korpus jako v NLP. V části sběru dat je požadavek na externí korpus velmi vzácný.
Základní inženýrství funkcí pro těžbu textu a zpracování přirozeného jazyka. Techniky jako n-gramy, TF - IDF, podobnost v Kosinech, vzdálenost Levenshteinů, Hashing funkcí je v textové těžbě nejoblíbenější. NLP využívající Deep Learning závisí na specializovaných neuronových sítích, které volají Auto-Encoders, aby získaly vysokou úroveň abstrakce textu.
Modely používané při těžbě textu mohou být statistické modely založené na pravidlech nebo relativně jednoduché modely ML
Jak jsme již zmínili dříve, přesnost systému je zde jasně měřitelná, takže Run, Test, Finetune iterace modelu je v Text Mining relativně snadné.
Na rozdíl od systému NLP bude v systémech těžby textu představovat prezentační vrstvu představující výsledky těžby. Je to spíše umění než inženýrství.

Budoucí práce - S rostoucím používáním internetu se stává těžba textu stále důležitější. Objevují se nové specializované oblasti, jako je web mining a bioinformatika. V současné době spočívá většina prací na těžbě dat v čištění dat a přípravě dat, která je méně produktivní. Probíhá aktivní výzkum k automatizaci těchto prací pomocí strojového učení.

NLP se každým dnem zlepšuje, ale pro stroje je obtížné zvládnout přirozený lidský jazyk. Vyjadřujeme vtipy, sarkasmus a každý sentiment snadno a každý člověk tomu může rozumět. Snažíme se to vyřešit pomocí souboru hlubokých neuronových sítí. V současné době se mnoho vědců v oblasti NLP zaměřuje na automatický strojový překlad pomocí modelů bez dozoru. Porozumění přirozenému jazyku (NLU) je nyní další oblastí zájmu, která má obrovský dopad na Chatboty a lidsky srozumitelné roboty.

Porovnání tabulky těžby textu vs přirozeného jazyka

Základ srovnání	Těžba textu	NLP
Fotbalová branka	Extrahujte vysoce kvalitní informace z nestrukturovaného a strukturovaného textu. Informace mohou být vzorovány v textu nebo ve shodné struktuře, ale sémantika v textu se nebere v úvahu.	Snažit se pochopit, co lidé v přirozeném jazyce zprostředkovávají - může text nebo řeč. Jsou analyzovány sémantické a gramatické struktury.
Nástroje	Jazyky pro zpracování textu, jako je Perl Statistické modely ML modely	Pokročilé modely ML Hluboké neuronové sítě Nástroje jako NLTK v Pythonu
Rozsah	Zdroje dat jsou dokumentované sbírky Extrahování reprezentativních funkcí pro dokumenty v přirozeném jazyce Vstup pro výpočetní lingvistiku založenou na korpusu	Zdrojem dat může být jakákoli forma přirozené lidské komunikační metody, jako je text, řeč, vývěsní štít atd Extrakce sémantického významu a gramatické struktury ze vstupu Dělat všechnu úroveň interakce se stroji přirozenější pro člověka
Výsledek	Vysvětlení textu pomocí statistických ukazatelů jako 1.Četnost slov 2.Místnosti slov 3.Korelace ve slovech	Pochopení toho, co zprostředkovává text nebo řeč 1. Vyvolávaná nálada 2. Sémantický význam textu tak, aby mohl být přeložen do jiných jazyků 3. Grafická struktura
Přesnost systému	Měření výkonu je přímé a relativně jednoduché. Zde máme jasně měřitelné matematické pojmy. Opatření lze automatizovat	Velmi obtížné měřit přesnost systému strojů. Lidská intervence je většinou potřebována. Zvažte například systém NLP, který překládá z angličtiny do hindštiny. Automatizujte měřítko toho, jak přesně je překlad systému obtížný.

Závěr - Těžba textu vs. zpracování přirozeného jazyka

Těžba textu i zpracování přirozeného jazyka se snaží extrahovat informace z nestrukturovaných dat. Těžba textu je soustředěna na textové dokumenty a většinou závisí na statistickém a pravděpodobnostním modelu pro odvození reprezentace dokumentů. NLP se snaží získat sémantický význam ze všech prostředků lidské přirozené komunikace, jako je text, řeč nebo dokonce obraz. NLP má potenciál revoluci ve způsobu, jakým lidé pracují se stroji.AWS Echo a Google Home jsou příklady.

Doporučený článek

Toto byl průvodce těžbou textu vs. zpracováním přirozeného jazyka, jejich významem, porovnáním hlava-hlava, klíčovými rozdíly, srovnávací tabulkou a závěrem. Další informace naleznete také v následujících článcích -